# 启动Gradio界面
iface.launch()
import gradio as gr  
import tensorflow as tf  
import numpy as np  
  
# 加载已保存的MLP模型  
loaded_model = tf.keras.models.load_model('best_mlp_model.h5')  
  
# 定义用于预测的函数  
def digit_predictor(image_input):  
    # 对图像进行预处理：重塑并归一化  
    normalized_image = image_input.reshape(1, -1) / 255.0  
    # 使用模型进行预测  
    predictions = loaded_model.predict(normalized_image)  
    # 找出预测概率最高的数字  
    predicted_class = np.argmax(predictions[0])  
    # 将预测的数字转换为字符串返回  
    return str(predicted_class)  
  
# 创建Gradio交互界面  
gr_interface = gr.Interface(fn=digit_predictor, inputs='sketchpad', outputs='text')  
  
# 启动并展示Gradio界面  
gr_interface.launch()